| 研究課題/領域番号 |
20H04140
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60010:情報学基礎論関連
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
首藤 裕一 法政大学, 情報科学部, 准教授 (50643665)
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| 研究分担者 |
大下 福仁 福井工業大学, 工学部, 教授 (20362650)
泉 泰介 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (20432461)
増澤 利光 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (50199692)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 個体群プロトコル / 個体群モデル / 自己安定アルゴリズム / 緩安定アルゴリズム / ゆらぎ / リーダ選挙問題 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は、膨大な数の極小デバイスで構成されるナノスケールネットワークにおいて、デバイスの物理故障などの障害によって不安定な状態に陥ったネットワークを高速に復旧するための基盤技術を確立することである。障害発生時に自律復旧を行う頑健なナノスケールネットワークの設計は極めて困難であることが知られており、実用化の障壁となっていた。本研究は、障害が発生していない平常時にもわずかな確率で異常状態に陥る「ゆらぎ」を許容することをアプローチとして、ナノスケールネットワークにおいても超高速かつ頑健なアルゴリズム群を実現することに成功した。
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| 自由記述の分野 |
分散計算理論
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
膨大な数の微細なデバイスで構成されるナノスケールネットワークにおいては故障耐性の付与が極めて重要である。前研究課題18K18000で、ナノスケールネットワークを表現する典型的な計算モデルである個体群モデルにおいて、様々なタスクを解決するための基軸となるリーダ選挙問題を解く頑健なアルゴリズムの高速化に成功していた。しかし、その実行時間は理論的限界と大きな乖離があった。本研究課題では、理論的限界まで高速化した頑健なアルゴリズムの設計に成功し、また、様々な関連モデルで頑健なアルゴリズムの設計に成功した。これらの成果は、ナノスケールネットワークの頑健性向上をもらたらし、実用化に大きく寄与する。
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